Łańcuch dostaw reklamy cyfrowej wchodzi dziś w nową fazę rozwoju, erę agentów opartych na sztucznej inteligencji. Nie jest to wyłącznie kolejny modny slogan, ale realna zmiana w tym, jak projektujemy infrastrukturę zautomatyzowanej reklamy. Dwa nowe standardy organizacji IAB Tech Lab, ARTF (Agentic RTB Framework) oraz UCP (User Context Protocol), nie są może tak medialne jak kolejne „magiczne” algorytmy, ale mają szansę stać się fundamentem, na którym zbudujemy przyszłość reklamy w świecie bez ciasteczek i z dominacją modeli sztucznej inteligencji.
ARTF można traktować jako próbę wprowadzenia dodatkowej warstwy „agentów” ponad dotychczasowy ekosystem RTB (aukcji w czasie rzeczywistym). Zamiast budować logikę decyzyjną osobno dla każdej platformy, dostawcy technologii tworzą ją raz, w postaci agenta zgodnego ze specyfikacją i mogą go wdrażać wszędzie tam, gdzie system gospodarza – platforma zakupu (DSP), sprzedaży powierzchni (SSP) czy giełda reklamowa – obsługuje ARTF. Kluczowe jest to, że taki agent działa bezpośrednio w środowisku danego systemu: w tym samym centrum danych, na tej samej maszynie wirtualnej lub w tym samym kontenerze. Dzięki temu komunikacja między elementami staje się szybsza, bardziej przewidywalna i tańsza niż w tradycyjnym modelu opartym na gęstej sieci połączeń między systemami.
Z punktu widzenia wydawcy ARTF oznacza możliwość dokładania nowych funkcji, takich jak zaawansowane mechanizmy wykrywania nadużyć, ocena jakości powierzchni reklamowej, porządkowanie i dobór transakcji czy wzbogacanie opisów grup odbiorców, bez konieczności każdorazowego rozbierania na części całego stosu technologicznego.
Agencje i reklamodawcy zyskują z kolei dostęp do wyspecjalizowanych, gotowych do natychmiastowego użycia narzędzi: agenta optymalizującego kampanię pod kątem uwagi użytkownika, agenta analizującego ryzyko szkód wizerunkowych marki, agenta dobierającego strukturę aukcji czy poprawiającego efektywność kosztową. Dla dostawców technologii oznacza to klasyczny model „build once, deploy everywhere” (zbuduj raz, wykorzystuj w wielu miejscach). Raz przygotowany komponent może działać na wielu platformach, co ułatwia upowszechnianie innowacji i skraca czas między pomysłem a sprawdzeniem go na realnym rynku.
Taka budowa z „klocków” ma również konsekwencje biznesowe. Skoro kolejne elementy łańcucha dostaw można w dość prosty sposób wymieniać, testować i porównywać, rośnie presja na rzeczywistą skuteczność rozwiązań. Coraz trudniej będzie ukrywać przeciętne wyniki za złożonością integracji czy „historycznymi uwarunkowaniami stosu technologicznego”. Jednocześnie pojawiają się wyzwania: prawdziwy przełom nastąpi dopiero wtedy, gdy ARTF poprze wystarczająco duża grupa dużych graczy, w szczególności największe platformy zakupu i sprzedaży powierzchni. Do tego czasu te ramy działania pozostaną raczej kierunkiem rozwoju i polem eksperymentów dla liderów rynku niż twardym, obowiązkowym standardem. Warto też zauważyć, że w modelu opartym na agentach część kontroli naturalnie przesuwa się do platform, które decydują, jakich agentów dopuszczają, na jakich warunkach i z jakim priorytetem.
Chcesz więcej takich treści? Zapisz się do naszej bazy mailingowej!
Co 3 tygodnie na Twoją skrzynkę trafi IAB_Letter, który pozwoli Ci trzymać rękę na branżowym pulsie.
Możesz też liczyć na powiadomienia o najnowszych publikacjach, webinarach i konferencjach IAB Polska, a także newsy z branży!
Kliknięcie w przycisk przeniesie Cię na stronę iab.org.pl
Drugim elementem tej układanki jest UCP, czyli protokół opisu kontekstu użytkownika. Jeśli ARTF określa, w jaki sposób agenci mają działać w infrastrukturze RTB, UCP odpowiada na pytanie, jakim językiem mają się posługiwać. To standard opisujący sposób przekazywania sygnałów o użytkowniku i otoczeniu: od informacji związanych z tożsamością, przez dane kontekstowe, po sygnały wzmacniające, takie jak wyświetlenia, kliknięcia czy działania uznane za konwersje, dostępne niemal na bieżąco. Istotne jest to, że UCP trafił do IAB Tech Lab za sprawą firmy LiveRamp jako standard otwarty, a więc nie jest prywatnym formatem jednej organizacji, lecz wspólnym dobrem całego ekosystemu.
W praktyce UCP ma uporządkować sposób, w jaki wydawcy i dostawcy danych opisują swoje grupy odbiorców oparte na własnych informacjach oraz kontekst emisji. Zamiast utrzymywać kilkanaście czy kilkadziesiąt różnych, „szytych na miarę” strumieni danych dla poszczególnych partnerów po stronie zakupu mediów, wydawca może posługiwać się jedną, ustandaryzowaną warstwą sygnałów, zrozumiałą dla platform zakupu, innych systemów i kupujących. Agencje i reklamodawcy zyskują możliwość uruchamiania tych samych definicji odbiorców w wielu miejscach jednocześnie, bez kosztownych, indywidualnych podłączeń za każdym razem, gdy pojawia się nowy partner. Dla platform technologicznych oznacza to łatwiejszy dostęp do spójnych, dobrze zdefiniowanych danych, które można bezpośrednio przekazywać do modeli sztucznej inteligencji, także w formie bardziej przyjaznej algorytmom uczącym się, na przykład jako wewnętrzne reprezentacje wektorowe, a nie tylko surowe pola tekstowe.
W świecie po odejściu od ciasteczek, w którym rośnie znaczenie danych zbieranych bezpośrednio przez właścicieli serwisów oraz jakości kontekstu, taki standard staje się nie tylko wygodą, lecz wręcz koniecznością. Modele sztucznej inteligencji potrzebują bogatych, ale odpowiednio zanonimizowanych sygnałów, aby skutecznie optymalizować kampanie i wyceny. UCP tworzy podstawy do tego, by te sygnały miały powtarzalną strukturę i były tak samo rozumiane po obu stronach transakcji. Także tutaj kluczowe jest jednak faktyczne wdrożenie: dopóki największe platformy po stronie popytu i podaży nie potraktują UCP poważnie, protokół pozostanie w dużej mierze obietnicą uporządkowania, a nie powszechną praktyką.
Najciekawsze jest jednak to, co dzieje się, gdy spojrzymy na ARTF i UCP łącznie. Każdy z tych standardów osobno jest użyteczny: ARTF zwiększa elastyczność i sprawność infrastruktury, UCP porządkuje dane i sygnały. Razem tworzą coś w rodzaju „systemu operacyjnego” dla reklamy opartej na agentach: jasne zasady, w jaki sposób podłączamy agentów wykorzystujących sztuczną inteligencję do łańcucha RTB, oraz wspólny język, którym komunikują się między sobą i z otoczeniem. To umożliwia przejście od monolitycznych, zamkniętych stosów technologicznych do środowiska, w którym różni wyspecjalizowani agenci, od tych odpowiedzialnych za wykrywanie nadużyć, po tych optymalizujących wartość użytkownika w czasie, współpracują w ramach jednego ekosystemu.
W takim modelu łatwiej jest rozwijać i upowszechniać innowacje. Nowy agent czy nowy typ sygnału nie wymaga przebudowy całej architektury, a jedynie dostosowania się do specyfikacji. Wydawcy mogą szybciej wprowadzać efektywniejsze modele zarabiania na powierzchni reklamowej i lepiej wykorzystywać własne dane. Agencje i reklamodawcy zyskują dostęp do coraz bardziej zaawansowanych strategii optymalizacji bez konieczności budowania wszystkiego od zera po swojej stronie. Całość lepiej odpowiada rzeczywistości po stronie przeglądarek i przepisów, z mniejszym udziałem ciasteczek podmiotów zewnętrznych i z większą odpowiedzialnością za sposób przetwarzania danych.
Z praktycznego punktu widzenia warto traktować te standardy nie tylko jako ciekawą lekturę dla działu technologicznego, lecz także jako realne kryterium oceny partnerów. Po stronie agencji i reklamodawców sensowne staje się włączanie pytań o plany wsparcia ARTF i UCP do zapytań ofertowych oraz rozmów z dostawcami technologii. To prosty sposób, aby odróżnić podmioty, które faktycznie inwestują w infrastrukturę opartą na agentach i sztucznej inteligencji od tych, którym inteligentne rozwiązania służą przede wszystkim jako ozdoba slajdów w prezentacjach. Wydawcy i platformy powinni z kolei zacząć od przeglądu własnego podejścia do grup odbiorców i kontekstu: na ile obecne definicje dają się przełożyć na ustandaryzowany język sygnałów, a gdzie konieczne będzie uporządkowanie i ujednolicenie.
Można powiedzieć, że ARTF i UCP wyznaczają moment, w którym standardy zaczynają doganiać dotychczasowy zachwyt nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji w reklamie. Zamiast kolejnych obietnic „magicznych” algorytmów otrzymujemy konkretną propozycję uporządkowania fundamentów: jak zbudować infrastrukturę agentów i jak opisać dane, z których korzystają. Same z siebie nie rozwiążą wszystkich problemów ekosystemu, ale jeśli rozwiązania opierające się na agentach wykorzystujących sztuczną inteligencję mają w zautomatyzowanej reklamie odsłonowej znaczyć coś więcej niż efektowny pokaz na konferencji, to właśnie na takich „klockach” będzie powstawać kolejna generacja rozwiązań.
Więcej o nowych specyfikacjach IAB Tech Lab znajduje się na stronie IAB Polska.
